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使用方法：针对给定查询对文章进行排序

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ncbi/MedCPT-Cross-Encoder")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("ncbi/MedCPT-Cross-Encoder")

query = "糖尿病治疗"

# 需要针对输入查询排序的6篇文章
articles = [
	"1型和2型糖尿病：当前治疗方法及基因治疗潜在干预的综述。1型和2型糖尿病是一种严重的终身性疾病，通常以血糖水平异常升高为特征，这是由于胰岛素分泌不足或胰岛素敏感性和功能下降所致。[...]",
	"糖尿病及其慢性并发症。糖尿病是发病率和死亡率的主要原因，也是早发冠心病的主要危险因素。糖尿病的并发症包括视网膜病变、肾病和周围神经病变。[...]",
	"成人中枢性尿崩症的诊断与管理。中枢性尿崩症（CDI）是一种临床综合征，源于下丘脑/垂体后叶加压素能神经元的丧失或功能受损，导致精氨酸加压素（AVP）的合成和/或分泌受损。[...]",
	"无渴性尿崩症。无渴性尿崩症（ADI）是一种罕见但破坏性极强的水平衡障碍，伴有显著的发病率和死亡率。大多数患者因下丘脑受到各种潜在病因的破坏而发病。[...]",
	"肾性尿崩症：全面概述。肾性尿崩症（NDI）的特征是无法浓缩尿液，导致多尿和多饮，尽管血浆精氨酸加压素（AVP）浓度正常或升高。[...]",
	"盐摄入对高血压发病机制和治疗的影响。过量摄入膳食盐（氯化钠）与高血压风险增加相关，而高血压尤其是中风和其他心血管疾病的主要危险因素，但也包括肾脏疾病。此外，高盐摄入或偏好咸食被认为与胃癌呈正相关，根据最近的研究，可能还与肥胖风险相关。[...]"
]

# 将查询与文章组合成对
pairs = [[query, article] for article in articles]

with torch.no_grad():
	encoded = tokenizer(
		pairs,
		truncation=True,
		padding=True,
		return_tensors="pt",
		max_length=512,
	)

	logits = model(**encoded).logits.squeeze(dim=1)
	
	print(logits)

输出结果如下：

tensor([  6.9363,  -8.2063,  -8.7692, -12.3450, -10.4416, -15.8475])

分数越高表示相关性越高。

致谢

这项工作得到了美国国立卫生研究院、国家医学图书馆内部研究计划的支持。

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引用

如果您觉得本仓库有帮助，请引用MedCPT：

@article{jin2023medcpt,
  title={MedCPT：基于大规模PubMed搜索日志的对比预训练转换器用于零样本生物医学信息检索},
  author={Jin, Qiao and Kim, Won and Chen, Qingyu and Comeau, Donald C and Yeganova, Lana and Wilbur, W John and Lu, Zhiyong},
  journal={生物信息学},
  volume={39},
  number={11},
  pages={btad651},
  year={2023},
  publisher={牛津大学出版社}
}